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公开(公告)号：CN118430801A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410410661.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/30 , G16H70/60 , G16B25/20 , G16B35/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 一种前列腺神经内分泌癌的风险预警系统，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法及时无创对前列腺神经内分泌癌进行预警的问题。系统包括：患者数据采集模块，包括用于采集待评估患者的临床数据的临床数采集模块和检测模块；检测模块对待评估患者的血液进行活检得到待评估患者的分子特征数据；风险评估模块，用于将临床数据和分子特征输入训练好的前列腺神经内分泌癌风险评估模型，得到待评估患者的前列腺神经内分泌癌风险评估结果，将前列腺神经内分泌癌风险评估结果发送至预警装置；预警装置，用于根据前列腺神经内分泌癌风险评估结果进行预警提醒。实现快速无创的前列腺神经内分泌癌的风险预警。
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公开(公告)号：CN118016313B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410410660.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16B40/00 , G16B30/00 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B25/20 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/084 , C12Q1/6886 , G01N33/574 , G01N33/573 , G01N33/74 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法快速无创进行前列腺神经内分泌癌预测的问题。方法包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型。得到快速无创预测前列腺神经内分泌癌的预测模型。
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公开(公告)号：CN118016313A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410410660.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 至本医疗科技(上海)有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16B40/00 , G16B30/00 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B25/20 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/084 , C12Q1/6886 , G01N33/574 , G01N33/573 , G01N33/74 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法快速无创进行前列腺神经内分泌癌预测的问题。方法包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型。得到快速无创预测前列腺神经内分泌癌的预测模型。
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公开(公告)号：CN117171309A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310948615.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种用于针对医学问询提供应答信息的方法、设备和介质。该方法包括：针对所获取的用户的医学问询信息提取特征，以便至少基于所提取特征，生成具有预定自然语言格式的问询问题特征信息；将问询问题特征信息与预定数据集合进行文本嵌入搜索，以便获得搜索结果字段；以及至少基于问询问题特征信息和所获得的搜索结果字段构建提示语，以输入经训练的语言模型，以用于至少基于语言模型的输出而生成针对医学问询信息的应答信息。本发明能够有效实现针对医学问询问题的精准应答。
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公开(公告)号：CN116790735A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310560664.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: C12Q1/6869 , C12N15/11 , C12Q1/6886 , G16B25/20 , G16B30/10
Abstract: 本发明涉及一种用于检测多融合基因变异的试剂盒、探针及其设计方法。其中探针组，其包含选自以下的核苷酸序列：SEQ ID NO:1‑280，其中所述融合基因选自以下：EGFR、FGFR1、FGFR2、FGFR3、ALK、ROS1、RET、LTK、NRG1、EWSR1、DEK、NTRK1、NTRK2、NTRK3、BRAF、CLDN18、ERBB2、MET中的任意一个基因得到的融合基因。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359040B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号：CN115359040A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211172570.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种预测待测对象的组织样本属性的方法、设备和存储介质。该方法包括：获取关于待测对象的组织样本的样本图像；提取样本图像中的多个目标区域，以便生成与目标区域相关联的多个图像区块，将分别与不同目标区域相关联的两个图像区块进行拼接，以便生成多个拼接图像；经由预测模型，提取所述每个拼接图像中的空间和纹理特征，以便生成多个图像特征数据；以及针对多个图像特征数据中的每个图像特征数据进行相似度计算，以便生成多个关于不同目标区域的相似度表征数据，以用于确定关于待测对象的组织样本属性的预测结果。本发明能够快速而精准地预测关于待测对象的组织样本属性。
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公开(公告)号：CN117171309B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310948615.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种用于针对医学问询提供应答信息的方法、设备和介质。该方法包括：针对所获取的用户的医学问询信息提取特征，以便至少基于所提取特征，生成具有预定自然语言格式的问询问题特征信息；将问询问题特征信息与预定数据集合进行文本嵌入搜索，以便获得搜索结果字段；以及至少基于问询问题特征信息和所获得的搜索结果字段构建提示语，以输入经训练的语言模型，以用于至少基于语言模型的输出而生成针对医学问询信息的应答信息。本发明能够有效实现针对医学问询问题的精准应答。
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公开(公告)号：CN118013001A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410088472.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种基于知识库和大语言模型的互动式知识交互系统。系统包括：交互接口模块，用于接收用户输入的问答请求，问答请求中包含有待查询的医学问题的描述数据；大语言模型模块，用于通过自由式输入或引导式输入将描述数据输入语言识别模型，并获取语言识别模型输出的医学问题的分类信息；知识库模块，用于根据医学问题的分类信息，确定医学问题对应的知识库，在医学问题对应的知识库中查询医学问题对应的回答数据；对话式输出和追问模块，用于根据医学问题对应的回答数据，以及用户再次输入的医学问题，形成连续多轮对话，并对连续多轮对话进行再学习，以实现自由式问答和引导式问答。采用本方法能够提高获取的医学知识的准确度。
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公开(公告)号：CN116312797B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310136782.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 至本医疗科技(上海)有限公司 , 上海至本医学检验所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于针对基因结构重排预测功能融合的方法、设备和介质。该方法包括：基于测序数据计算基因结构重排的断点；获取基因结构重排的断点所对应的转录的边缘剩余密码子，以便计算断点重接处的密码子三联状态信息；确定基因结构重排所涉基因是否包括激酶结构域；响应于确定基因结构重排所涉基因包括激酶结构域，获得对应激酶结构域的基因组范围，以便确定关于基因结构重排所形成的新嵌合转录本包含激酶结构域的包含状态信息；基于包含状态信息和/或断点重接处的密码子三联状态信息，针对基因结构重排预测功能融合状态。本发明能够实现针对NGS所检测出的基因结构重排准确预测功能融合。
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